Architecture Intelligence — Skill
SkillDev toolsUse when designing or reviewing the architecture of a new or existing project.
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Then ask your AI: use the Architecture Intelligence — Skill skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by gonzalezpazmonica/pm-workspace in .claude/skills/architecture-intelligence/SKILL.md and read by ahel’s review.
Detección, análisis y recomendación de patrones de arquitectura para los 16 lenguajes soportados.
Algoritmo de Detección
La detección de patrones sigue 4 fases con scoring acumulativo:
Fase 1: Análisis de Estructura de Carpetas (peso: 40%)
Buscar carpetas que correspondan a patrones conocidos:
| Patrón | Carpetas esperadas |
|---|---|
| Clean Architecture | Domain/, Application/, Infrastructure/, Presentation/ |
| Hexagonal | ports/, adapters/, domain/ o core/ |
| DDD | Carpetas por dominio: orders/, users/, billing/ |
| CQRS | commands/, queries/, handlers/ |
| MVC | controllers/, models/, views/ |
| MVVM | viewmodels/, views/, models/ |
| Microservices | Múltiples Dockerfile, docker-compose.yml, API gateway config |
Fase 2: Análisis de Imports/Dependencias (peso: 30%)
Verificar dirección de dependencias:
- Clean/Hexagonal: Domain NO importa Infrastructure → ✅
- Domain importa Infrastructure → ❌ violación
- Dependencias circulares → ❌ violación
- Buscar: MediatR, Axon, EventStore → CQRS/Event-Driven
Fase 3: Análisis de Naming Conventions (peso: 20%)
Buscar sufijos/prefijos indicativos:
*Controller,*Service,*Repository→ MVC/Layered*Command,*Query,*Handler→ CQRS*Aggregate,*ValueObject,*DomainEvent→ DDD*Port,*Adapter→ Hexagonal*ViewModel,*Presenter→ MVVM/MVP*UseCase,*Interactor→ Clean Architecture
Fase 4: Análisis de Configuración (peso: 10%)
Buscar ficheros de configuración:
docker-compose.ymlcon múltiples servicios → Microservices- DI container config → Clean/Hexagonal
- Event bus config → Event-Driven
- API gateway config → Microservices
Scoring
Cada patrón recibe score 0-100. Se reporta:
- Patrón principal: score más alto
- Patrones secundarios: scores >30 que no son el principal
- Nivel de adherencia: Alto (>80), Medio (50-80), Bajo (<50)
- Violaciones: reglas rotas del patrón detectado
Fitness Functions — Templates
Regla: No dependencias inversas entre capas
RULE: "Domain layer independence"
CHECK: Files in {domain_folder} do NOT import from {infrastructure_folder}
SEVERITY: CRITICAL
Regla: Naming conventions
RULE: "Controller naming"
CHECK: Files in {controllers_folder} end with "Controller" suffix
SEVERITY: WARNING
Regla: No dependencias circulares
RULE: "No circular dependencies"
CHECK: Module dependency graph has no cycles
SEVERITY: CRITICAL
Regla: Tamaño de módulos
RULE: "Module size limit"
CHECK: Each module/package has ≤ {max_files} files
SEVERITY: WARNING
Integración con Language Packs
Para cada lenguaje, cargar el reference correspondiente:
- Detectar lenguaje del proyecto (por extensiones, package manager, framework)
- Cargar
references/patterns-{lang}.mdpara markers específicos - Combinar con reglas genéricas de
@docs/rules/domain/architecture-patterns.md
Output
Los templates de output están definidos en cada comando (/arch-detect, /arch-suggest, /arch-recommend).
Output se genera en output/architecture/{proyecto}-{tipo}.md.
Signals
- GitHub stars
- 50
- Forks
- 12
- Last commit
- Sep 2026
Others that do the same job
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
architecture-intelligence- Source
- github.com/gonzalezpazmonica/pm-workspace